1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Uogólnione modele liniowe w Pythonie
Connected

exercițiu

Współczynniki wyrażone jako ilorazy szans

W poprzednim ćwiczeniu dopasowano model regresji logistycznej dla prawdopodobieństwa zmiany studni w zależności od poziomu arsenic. W tym ćwiczeniu sprawdzisz, jak inna zmienna – distance100 – wiąże się z prawdopodobieństwem zmiany studni, oraz nauczysz się interpretować wartości współczynników jako ilorazy szans.

Przypomnij sobie, że model regresji logistycznej operuje na logarytmie ilorazu szans. Aby uzyskać, ile razy zmieniają się szanse przy jednostkowym wzroście x, należy wyeksponencjować estymaty współczynników. Taka wartość jest nazywana ilorazem szans (ang. odds ratio).

Szanse to stosunek liczby zdarzeń do liczby brakujących zdarzeń. Na przykład szanse wygranej wynoszące 1/2, czyli 1 do 2 (1:2), oznaczają, że na każdą jedną wygraną przypadają 2 przegrane.

Zbiór danych wells jest wczytany w środowisku roboczym.

Instrucțiuni

100 XP
  • Zaimportuj bibliotekę statsmodels oraz funkcję glm z statsmodels.formula.api. Zaimportuj również numpy jako np.
  • Korzystając z glm(), dopasuj model regresji logistycznej, w którym switch jest przewidywane na podstawie distance100.
  • Wyodrębnij współczynniki modelu za pomocą .params.
  • Oblicz mnożnikowy efekt na szanse, używając funkcji exp() z biblioteki numpy.